Salida


../../_images/2_cover.png

Fig. 35 Ilustración realizada por Bernardo Dinamarca.

¡Hola! Este notebook estará basado en recopilar, a través de la Visualización de Datos, las cifras históricas y actuales de la pandemia en Tarapacá. Aún no he indagado cómo hacer que se actualice de forma automática, pero eventualmente, ¡lo lograremos!

Importando paquetes

Trabajaremos con las librerías del primer notebook y otras. Respecto a las librerías para visualización, no utilizaremos Matplotlib o Seaborn, dado que deseo realizar gráficas interactivas que sean visualmente limpias y atractivas. Además, incorporaremos al equipo Beautiful Soup, que es una librería para manipular lenguaje HTML.

Todo ésto, será en fin de generar dos salidas:

  • Un reporte para el libro.

  • Una página externa para incrustarse en el sitio de la Universidad Arturo Prat.

Anteriormente, trabajaba con Infogram, la cual es la misma plataforma que utiliza el Gobierno de Chile en su página de Cifras Oficiales. Sin embargo, la plataforma carece de automatización gratuita, y se debe pagar para lograr esa automatización.

En ese sentido, exportaremos una página HTML, para poder incrustarse en el sitio de la Universidad Arturo Prat.

Respecto a nuestro equipo de librerías habitual, sumamos:

  • Plot.ly (librería de visualización dinámica e interactiva a partir de JavaScript).

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/37/Plotly-logo-01-square.png/1200px-Plotly-logo-01-square.png

Fig. 36 Logo de la librería Plot.ly.

  • Beautiful Soup (librería de Python para extraer datos de archivos HTML y XML).

https://funthon.files.wordpress.com/2017/05/bs.png?w=1024

Fig. 37 Logo de la librería Beautiful Soup.

# Importando paquetes

### Librería de manipulación de datos 
import pandas as pd
pd.set_option('use_inf_as_na', True)
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

### Librería de álgebra
import numpy as np

### Librerías para graficar
import plotly.graph_objects as go

### Customizamos opciones de Plot.ly
config = {'displayModeBar': False, 'showTips': False, 'scrollZoom': False}
layout = go.Layout(dragmode=False, 
    xaxis=dict(
        showline=True,
        showgrid=True,
        showticklabels=True,
        linecolor='rgb(204, 204, 204)',
        linewidth=2,
        ticks='outside',
        tickfont=dict(
            family='Arial',
            size=12,
            color='rgb(82, 82, 82)',
        ),
    ),
    yaxis=dict(
        showgrid=True,
        showticklabels=True,
    ),
    autosize=True,
    margin=dict(
        autoexpand=True,
        l=0,
        r=0,
        t=0,
    ),
    showlegend=True,
    paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
    legend=dict(
        itemclick="toggleothers",
        itemdoubleclick="toggle",
        orientation="h",
        yanchor="bottom",
        xanchor='right',
        x=1,
        y=1.02
    )
)

### Librería BeautifulSoup para manipular HTML
from bs4 import BeautifulSoup

### Para formato local
import locale
### Según Windows o Ubuntu
try:
    ### Windows
    locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'esp')
except Exception:
    ### Ubuntu (action)
    locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'es_CL.UTF-8')

### Otros paquetes
import math
import os, os.path
import json as json
import datetime
import time
from IPython.display import display, Markdown, HTML, Javascript, IFrame

### Gracias a joelostblom (https://gitlab.com/joelostblom/session_info)
import session_info

Importando datos

Hacemos el mismo proceso habitual, con la diferencia que importaremos datos ya procesados.

### Gracias a Daniel Stutzbach y Bruno Bronosky (stackoverflow.com/a/2632251/13746427) ###
sum_ = 0
for string in [name for name in os.listdir('../../out/site/csv/')]:
    sum_ += string.count('data')

## Cargamos cada uno de los csv (basado en el primer notebook)
x = range(1, sum_+1)
data = []
for i in x:
    exec('data += [pd.read_csv("../../out/site/csv/data{}.csv", parse_dates=["Fecha"], index_col=["Fecha"])]'.format(i, i))

Visualizando los datos

La diferencia de nuestras publicaciones (en contraste a la forma en que se entregaba información en otras páginas informativas en Instagram) se basaban en la visualización de datos, y en particular, en las tendencias semanales. También, se agregaban cálculos o datos que, en los reportes del Minsal, no se encontraban procesados.

Imaginemos que, lo único que hiciéramos fuese entregar cifras aisladas. ¿Qué retratan? ¿De dónde venimos? No es correcto que, por un día, debamos ser positivistas o negativistas. De hecho, esos pensamientos deparan en sesgos, y lo peor, en sesgos que no contemplan la integralidad de la pandemia. Por eso es relevante formar una mirada holística en la visualización de los datos. Las cifras de un día \(X\) pueden ser sumamente variables al día \(X+1\) en función de depender de la muestra (cantidad de exámenes PCR informados en el día \(X\) o \(X+1\)). Por ello, es importante regirse por las tendencias, o por los estadísticos.

El problema es que, al ser Instagram, una plataforma homogénea, el storytelling debe ser accesible para todo público (con estudios matemáticos o no). De esa forma, los reportes tenían una alta presencia de tendencias a través de gráficas, y no así de estadísticos (a excepción de medias móviles semanales).

La comprensión de la pandemia debía partir desde el mejor storytelling (el contar una historia detrás de los datos). El tomar una idea, o un incidente, y contarla como una historia: Cada día particular de la pandemia es una hoja de esa historia (una hoja del “libro” COVID-19 en Tarapacá). Por esa razón, desarrollamos el reporte diario no solo con datos duros, sino también con gráficas de tendencia semanal.

Cifras significativas

Las tablas y gráficos visualizados en la presente sección tienen una a dos cifras significativas. Cualquier sugerencia es bienvenida.

Para los datos, descargar los archivos .CSV procesados. Éstos están disponibles en el propio libro (sección Legado 🔀), o bien, en el repositorio.

¿Cuántos gráficos se visualizarán?

display(Markdown('> Se visualizarán un total de **{} gráficos**.'.format(sum_)))

Se visualizarán un total de 25 gráficos.

Automatizando salida de gráficos

A continuación, se desarrolla un código que recorre cada uno de los archivos .CSV que generamos en el primer notebook, del cual, realiza una “especie” de resumen de los estadísticos, visualiza los datos en un gráfico en Plot.ly y culmina con información adicional sobre:

  • Descarga de los datos (solo funciona al presionar desde el libro publicado, no desde el notebook).

  • La fecha de inicio y fin del gráfico.

x = 0
### Título y otras cosas
display(Markdown('<h2 style="font-size:60px;">REPORTE DIARIO</h2>'))
display(Markdown('<h3 style="font-size:20px;">Región de Tarapacá, {}</h3>'.format(data[0].last_valid_index().strftime('%d de %B de %Y'))))

### Recorremos el vector que almacena los DataFrames, uno a uno
for dataframe in data:
    
    ### Para guardar el número del gráfico (un poco ordinario el método, lo sé)
    
    x += 1
    
    ### Definimos una nueva figura
    
    fig = go.Figure(layout=layout)
    
    ### Algunos datos y título
    
    display(Markdown('<h3> Gráfico {}</h3>'.format(x)))
    display(Markdown('El gráfico contiene las siguientes **columnas**: '))
    
    ### Recorremos cada una de las columnas del DataFrame anterior
    
    for col in dataframe.columns:
        
        ### Vector de fechas desde primer y último dato válido por cada columna
        
        index = dataframe[col].first_valid_index()
        index_ = dataframe[col].last_valid_index()
            
        ### DataFrame según filtro de primer dato válido
        
        _df = dataframe[index:]
            
        ### Índice de DataFrame según filtro anterior
            
        fecha = dataframe[index:].index
    
        ### Columna específica
        
        _col = dataframe[index:][col]
        
        ### Añadimos un trazado por cada columna, conectamos los valores para no tener discontinuidad y
        ### suavizamos por interpolación spline
        
        fig.add_trace(go.Scatter(x=_df.index.strftime('%d %b %Y'),
                                 y=_col,
                    mode='lines',
                    name=col,
                    connectgaps=True,
                    line_shape='linear',
                    hovertemplate =
                    '<b>{}</b>: '.format(col) + '%{y:.2f}'+'<br><b>Fecha</b>: %{x}<br>' + "<extra></extra>"))
        
        ### Para colocar en 35° las etiquetas del eje X, con el número de etiquetas proporcional al número de meses
        ### desde el primer dato válido
        
        fig.update_layout(xaxis = go.layout.XAxis(tickangle = 35,
                                                  nticks=len(_df.index.month.unique())))
        ### Más datos
        
        display(Markdown(' - <b>{}</b>.'.format(col)))
        display(Markdown("""El mayor valor es de **{}**, registrado el {}. 
        Asimismo, la mediana es de **{}**.
        Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del **{}**. """
                         .format(dataframe[col].max(), dataframe[dataframe[col] == dataframe[col].max()].index[0].strftime('%d de %B de %Y'),
                                 round(dataframe[col].median(), 2), round(dataframe[col].std(), 2))))
        display(Markdown('> El valor en base al último reporte diario o epidemiológico ({}) es de **{}**.'.format(dataframe[index_:].index[0].strftime('%d de %B de %Y'), dataframe[col][index_])))
    
    ### Mostramos la figura procesada en el ciclo anterior y otros datos. Añadimos espaciado
    display(Markdown('<h4>Visualización del gráfico {}</h4> <br> El gráfico, visualizado en <a href="https://plotly.com/python/">Plot.ly</a>: <br>'.format(x)))
    fig.show(config=config)
    
    ### Exportamos el gráfico a HTML
    fig.write_html("..//..//out//site//graph//data{}.html".format(x), config=config)
    
    
    display(Markdown("""> **Notas**: 
    <br> - El gráfico **inicia en el {}** y **termina el {}** en base a los datos disponibles.
    <br> - Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda. 
    <br> - Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.""".format(\
                    _df.index[0].strftime('%d de %B de %Y'),
                    dataframe[index_:].index[0].strftime('%d de %B de %Y'))))
    display(Markdown('<h4>Información adicional sobre el gráfico {}</h4> <br>'.format(x)))
    display(Markdown(
    """<br>El **gráfico {}** utilizó los datos procesados en <a href="https://raw.githubusercontent.com/pandemiaventana/pandemiaventana/main/out/site/csv/data{}.csv">data{}.csv</a>.
    La tabla de datos resumida:""".format(x, x, x, x)))
    display(dataframe)

REPORTE DIARIO

Región de Tarapacá, 29 de junio de 2021

Gráfico 1

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos nuevos últimos siete días.

El mayor valor es de 84.0, registrado el 26 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 55.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 17.39.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 63.0.

  • Recuperados nuevos últimos siete días.

El mayor valor es de 110.0, registrado el 26 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 72.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 16.76.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 72.0.

  • Fallecidos nuevos últimos siete días.

El mayor valor es de 7.0, registrado el 28 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 2.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 2.63.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 0.0.

Visualización del gráfico 1


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 23 de junio de 2021 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 1



El gráfico 1 utilizó los datos procesados en data1.csv. La tabla de datos resumida:

Casos nuevos últimos siete días Recuperados nuevos últimos siete días Fallecidos nuevos últimos siete días
Fecha
2021-06-23 28.00 70.00 0.00
2021-06-24 52.00 61.00 0.00
2021-06-25 69.00 60.00 4.00
2021-06-26 84.00 110.00 3.00
2021-06-27 51.00 72.00 2.00
2021-06-28 55.00 75.00 7.00
2021-06-29 63.00 72.00 0.00

Gráfico 2

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos activos confirmados últimos siete días.

El mayor valor es de 471.0, registrado el 23 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 439.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 38.85.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 378.0.

  • Casos activos probables últimos siete días.

El mayor valor es de 255.0, registrado el 24 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 227.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 31.04.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 164.0.

Visualización del gráfico 2


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 23 de junio de 2021 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 2



El gráfico 2 utilizó los datos procesados en data2.csv. La tabla de datos resumida:

Casos activos confirmados últimos siete días Casos activos probables últimos siete días
Fecha
2021-06-23 471.00 229.00
2021-06-24 463.00 255.00
2021-06-25 468.00 249.00
2021-06-26 439.00 227.00
2021-06-27 415.00 224.00
2021-06-28 387.00 199.00
2021-06-29 378.00 164.00

Gráfico 3

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos nuevos históricos.

El mayor valor es de 379.0, registrado el 02 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 69.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 61.74.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 63.0.

  • Recuperados nuevos históricos.

El mayor valor es de 304.0, registrado el 02 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 74.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 55.86.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 72.0.

  • Fallecidos nuevos históricos.

El mayor valor es de 22.0, registrado el 17 de julio de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 2.39.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 0.0.

Visualización del gráfico 3


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 23 de marzo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 3



El gráfico 3 utilizó los datos procesados en data3.csv. La tabla de datos resumida:

Casos nuevos históricos Recuperados nuevos históricos Fallecidos nuevos históricos
Fecha
2020-03-03 0.00 NaN NaN
2020-03-04 0.00 NaN NaN
2020-03-05 0.00 NaN NaN
2020-03-06 0.00 NaN NaN
2020-03-07 0.00 NaN NaN
... ... ... ...
2021-06-25 69.00 60.00 4.00
2021-06-26 84.00 110.00 3.00
2021-06-27 51.00 72.00 2.00
2021-06-28 55.00 75.00 7.00
2021-06-29 63.00 72.00 0.00

484 rows × 3 columns

Gráfico 4

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos activos confirmados.

El mayor valor es de 1435.0, registrado el 15 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 636.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 298.36.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 378.0.

  • Casos activos probables.

El mayor valor es de 399.0, registrado el 16 de abril de 2021. Asimismo, la mediana es de 179.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 90.78.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 164.0.

Visualización del gráfico 4


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 21 de junio de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 4



El gráfico 4 utilizó los datos procesados en data4.csv. La tabla de datos resumida:

Casos activos confirmados Casos activos probables
Fecha
2020-06-21 982.00 87.00
2020-06-22 992.00 83.00
2020-06-23 927.00 74.00
2020-06-24 862.00 71.00
2020-06-25 822.00 80.00
... ... ...
2021-06-25 468.00 249.00
2021-06-26 439.00 227.00
2021-06-27 415.00 224.00
2021-06-28 387.00 199.00
2021-06-29 378.00 164.00

374 rows × 2 columns

Gráfico 5

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos confirmados acumulados.

El mayor valor es de 38957.0, registrado el 29 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 12879.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 11952.04.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 38957.0.

  • Casos recuperados acumulados.

El mayor valor es de 37828.0, registrado el 29 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 12975.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 11331.54.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 37828.0.

  • Casos activos confirmados.

El mayor valor es de 2066.0, registrado el 17 de junio de 2020. Asimismo, la mediana es de 615.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 404.74.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 378.0.

  • Casos fallecidos acumulados.

El mayor valor es de 733.0, registrado el 28 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 245.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 216.0.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 733.0.

Visualización del gráfico 5


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 22 de marzo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 5



El gráfico 5 utilizó los datos procesados en data5.csv. La tabla de datos resumida:

Casos confirmados acumulados Casos recuperados acumulados Casos activos confirmados Casos fallecidos acumulados
Fecha
2020-03-03 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-04 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-05 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-06 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-07 0.00 NaN NaN NaN
... ... ... ... ...
2021-06-25 38,706.00 37,499.00 468.00 721.00
2021-06-26 38,790.00 37,609.00 439.00 724.00
2021-06-27 38,840.00 37,681.00 415.00 726.00
2021-06-28 38,894.00 37,756.00 387.00 733.00
2021-06-29 38,957.00 37,828.00 378.00 733.00

484 rows × 4 columns

Gráfico 6

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Media móvil semanal de casos nuevos.

El mayor valor es de 216.57, registrado el 20 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 77.64. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 54.38.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 57.43.

  • Media móvil semanal de recuperados nuevos.

El mayor valor es de 215.57, registrado el 21 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 80.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 51.13.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 74.29.

  • Media móvil semanal de fallecidos nuevos.

El mayor valor es de 5.29, registrado el 12 de abril de 2021. Asimismo, la mediana es de 1.57. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 1.18.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 2.29.

Visualización del gráfico 6


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 29 de marzo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 6



El gráfico 6 utilizó los datos procesados en data6.csv. La tabla de datos resumida:

Media móvil semanal de casos nuevos Media móvil semanal de recuperados nuevos Media móvil semanal de fallecidos nuevos
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN
... ... ... ...
2021-06-25 62.86 75.86 1.43
2021-06-26 60.00 77.14 1.43
2021-06-27 56.86 73.14 1.43
2021-06-28 57.14 72.00 2.29
2021-06-29 57.43 74.29 2.29

484 rows × 3 columns

Gráfico 7

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Positividad diaria.

El mayor valor es de 67.0, registrado el 03 de mayo de 2020. Asimismo, la mediana es de 9.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 9.21.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 4.0.

  • Positividad media movil *.

El mayor valor es de 37.0, registrado el 09 de junio de 2020. Asimismo, la mediana es de 10.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 7.88.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 4.0.

Visualización del gráfico 7


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 27 de abril de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 7



El gráfico 7 utilizó los datos procesados en data7.csv. La tabla de datos resumida:

Positividad diaria Positividad media movil *
Fecha
2020-03-03 NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN
... ... ...
2021-06-25 4.00 4.00
2021-06-26 7.00 4.00
2021-06-27 3.00 4.00
2021-06-28 2.00 4.00
2021-06-29 4.00 4.00

484 rows × 2 columns

Gráfico 8

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Re regional.

El mayor valor es de 3.12, registrado el 08 de marzo de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.27.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (26 de junio de 2021) es de 0.86.

  • Re Iquique.

El mayor valor es de 2.83, registrado el 08 de marzo de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.25.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (19 de junio de 2021) es de 0.93.

  • Re Tamarugal.

El mayor valor es de 3.86, registrado el 08 de marzo de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.05. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.51.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (19 de junio de 2021) es de 1.0.

Visualización del gráfico 8


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 08 de marzo de 2020 y termina el 19 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 8



El gráfico 8 utilizó los datos procesados en data8.csv. La tabla de datos resumida:

Re regional Re Iquique Re Tamarugal
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN
... ... ... ...
2021-06-25 0.85 NaN NaN
2021-06-26 0.86 NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN

484 rows × 3 columns

Gráfico 9

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Crecimiento diario *.

El mayor valor es de 8.67, registrado el 17 de noviembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.85.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 1.15.

  • Crecimiento semanal *.

El mayor valor es de 7.0, registrado el 30 de marzo de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.01. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.51.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 0.73.

Visualización del gráfico 9


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 30 de marzo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 9



El gráfico 9 utilizó los datos procesados en data9.csv. La tabla de datos resumida:

Crecimiento diario * Crecimiento semanal *
Fecha
2020-03-03 NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN
... ... ...
2021-06-25 1.33 0.81
2021-06-26 1.22 0.76
2021-06-27 0.61 0.71
2021-06-28 1.08 0.74
2021-06-29 1.15 0.73

484 rows × 2 columns

Gráfico 10

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos acumulados en Alto Hospicio.

El mayor valor es de 14613.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 4291.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 4410.72.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 14613.0.

  • Casos acumulados en Camiña.

El mayor valor es de 205.0, registrado el 21 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 69.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 56.93.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 204.0.

  • Casos acumulados en Colchane.

El mayor valor es de 144.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 101.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 48.39.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 144.0.

  • Casos acumulados en Huara.

El mayor valor es de 429.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 178.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 134.46.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 429.0.

  • Casos acumulados en Iquique.

El mayor valor es de 27764.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 7814.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 8621.57.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 27764.0.

  • Casos acumulados en Pica.

El mayor valor es de 967.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 445.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 295.36.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 967.0.

  • Casos acumulados en Pozo Almonte.

El mayor valor es de 2199.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 1089.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 689.97.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 2199.0.

  • Casos acumulados en Comuna desconocida.

El mayor valor es de 979.0, registrado el 11 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 831.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 218.2.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 978.0.

Visualización del gráfico 10


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 19 de junio de 2020 y termina el 25 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 10



El gráfico 10 utilizó los datos procesados en data10.csv. La tabla de datos resumida:

Casos acumulados en Alto Hospicio Casos acumulados en Camiña Casos acumulados en Colchane Casos acumulados en Huara Casos acumulados en Iquique Casos acumulados en Pica Casos acumulados en Pozo Almonte Casos acumulados en Comuna desconocida
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 14,613.00 204.00 144.00 429.00 27,764.00 967.00 2,199.00 978.00
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 8 columns

Gráfico 11

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Positividad Alto Hospicio.

El mayor valor es de 16.2, registrado el 11 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 8.4. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 4.16.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 3.7.

  • Positividad Camiña.

El mayor valor es de 50.0, registrado el 14 de diciembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 8.3. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 13.32.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 8.3.

  • Positividad Colchane.

El mayor valor es de 66.7, registrado el 08 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 0.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 16.94.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 0.0.

  • Positividad Huara.

El mayor valor es de 27.3, registrado el 15 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 7.4. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 6.81.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 10.6.

  • Positividad Iquique.

El mayor valor es de 14.8, registrado el 11 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 7.9. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 3.7.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 4.8.

  • Positividad Pica.

El mayor valor es de 21.0, registrado el 24 de agosto de 2020. Asimismo, la mediana es de 6.7. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 5.15.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 7.6.

  • Positividad Pozo Almonte.

El mayor valor es de 14.5, registrado el 25 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 6.6. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 3.61.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (21 de junio de 2021) es de 3.0.

Visualización del gráfico 11


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 24 de agosto de 2020 y termina el 21 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 11



El gráfico 11 utilizó los datos procesados en data11.csv. La tabla de datos resumida:

Positividad Alto Hospicio Positividad Camiña Positividad Colchane Positividad Huara Positividad Iquique Positividad Pica Positividad Pozo Almonte
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 7 columns

Gráfico 12

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos activos en Alto Hospicio.

El mayor valor es de 548.0, registrado el 15 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 219.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 124.98.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 250.0.

  • Casos activos en Camiña.

El mayor valor es de 15.0, registrado el 07 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 3.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 3.6.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 5.0.

  • Casos activos en Colchane.

El mayor valor es de 27.0, registrado el 23 de junio de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 4.84.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 3.0.

  • Casos activos en Huara.

El mayor valor es de 33.0, registrado el 22 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 5.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 7.48.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 5.0.

  • Casos activos en Iquique.

El mayor valor es de 1115.0, registrado el 15 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 422.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 258.66.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 376.0.

  • Casos activos en Pica.

El mayor valor es de 71.0, registrado el 10 de julio de 2020. Asimismo, la mediana es de 15.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 15.3.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 15.0.

  • Casos activos en Pozo Almonte.

El mayor valor es de 145.0, registrado el 07 de agosto de 2020. Asimismo, la mediana es de 31.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 29.85.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 31.0.

  • Casos activos en Comuna desconocida.

El mayor valor es de 139.0, registrado el 05 de octubre de 2020. Asimismo, la mediana es de 16.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 28.49.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 6.0.

Visualización del gráfico 12


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 19 de junio de 2020 y termina el 25 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 12



El gráfico 12 utilizó los datos procesados en data12.csv. La tabla de datos resumida:

Casos activos en Alto Hospicio Casos activos en Camiña Casos activos en Colchane Casos activos en Huara Casos activos en Iquique Casos activos en Pica Casos activos en Pozo Almonte Casos activos en Comuna desconocida
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 250.00 5.00 3.00 5.00 376.00 15.00 31.00 6.00
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 8 columns

Gráfico 13

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Fallecidos Alto Hospicio.

El mayor valor es de 213.0, registrado el 21 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 71.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 54.38.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 213.0.

  • Fallecidos Camiña.

El mayor valor es de 6.0, registrado el 21 de mayo de 2021. Asimismo, la mediana es de 2.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 1.29.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 6.0.

  • Fallecidos Colchane.

El mayor valor es de 6.0, registrado el 19 de abril de 2021. Asimismo, la mediana es de 3.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 1.31.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 6.0.

  • Fallecidos Huara.

El mayor valor es de 13.0, registrado el 11 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 4.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 3.37.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 13.0.

  • Fallecidos Iquique.

El mayor valor es de 499.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 172.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 131.48.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 499.0.

  • Fallecidos Pica.

El mayor valor es de 15.0, registrado el 14 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 9.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 4.3.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 15.0.

  • Fallecidos Pozo Almonte.

El mayor valor es de 38.0, registrado el 18 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 18.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 9.97.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 38.0.

  • Fallecidos Comuna desconocida.

El mayor valor es de 0.0, registrado el 19 de junio de 2020. Asimismo, la mediana es de 0.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.0.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 0.0.

  • Fallecidos total comunal.

El mayor valor es de 790.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 279.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 204.85.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 790.0.

Visualización del gráfico 13


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 12 de junio de 2020 y termina el 25 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 13



El gráfico 13 utilizó los datos procesados en data13.csv. La tabla de datos resumida:

Fallecidos Alto Hospicio Fallecidos Camiña Fallecidos Colchane Fallecidos Huara Fallecidos Iquique Fallecidos Pica Fallecidos Pozo Almonte Fallecidos Comuna desconocida Fallecidos total comunal
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 213.00 6.00 6.00 13.00 499.00 15.00 38.00 0.00 790.00
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 9 columns

Gráfico 14

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Fallecidos confirmados DEIS Alto Hospicio.

El mayor valor es de 171.0, registrado el 21 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 83.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 39.27.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 171.0.

  • Fallecidos confirmados DEIS Camiña.

El mayor valor es de 3.0, registrado el 10 de mayo de 2021. Asimismo, la mediana es de 2.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.37.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 3.0.

  • Fallecidos confirmados DEIS Colchane.

El mayor valor es de 2.0, registrado el 21 de septiembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 2.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.21.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 2.0.

  • Fallecidos confirmados DEIS Huara.

El mayor valor es de 7.0, registrado el 11 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 3.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 1.62.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 7.0.

  • Fallecidos confirmados DEIS Iquique.

El mayor valor es de 504.0, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 240.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 121.8.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 504.0.

  • Fallecidos confirmados DEIS Pica.

El mayor valor es de 12.0, registrado el 14 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 6.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 2.19.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 12.0.

  • Fallecidos confirmados DEIS Pozo Almonte.

El mayor valor es de 22.0, registrado el 18 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 16.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 3.43.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 22.0.

Visualización del gráfico 14


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 07 de septiembre de 2020 y termina el 25 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 14



El gráfico 14 utilizó los datos procesados en data14.csv. La tabla de datos resumida:

Fallecidos confirmados DEIS Alto Hospicio Fallecidos confirmados DEIS Camiña Fallecidos confirmados DEIS Colchane Fallecidos confirmados DEIS Huara Fallecidos confirmados DEIS Iquique Fallecidos confirmados DEIS Pica Fallecidos confirmados DEIS Pozo Almonte
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 171.00 3.00 2.00 7.00 504.00 12.00 22.00
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 7 columns

Gráfico 15

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Fallecidos probables DEIS Alto Hospicio.

El mayor valor es de 19.0, registrado el 31 de mayo de 2021. Asimismo, la mediana es de 15.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 2.85.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 19.0.

  • Fallecidos probables DEIS Camiña.

El mayor valor es de 1.0, registrado el 07 de septiembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.0.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 1.0.

  • Fallecidos probables DEIS Colchane.

El mayor valor es de 0.0, registrado el 07 de septiembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 0.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.0.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 0.0.

  • Fallecidos probables DEIS Huara.

El mayor valor es de 1.0, registrado el 07 de septiembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.0.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 1.0.

  • Fallecidos probables DEIS Iquique.

El mayor valor es de 68.0, registrado el 07 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 42.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 11.92.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 68.0.

  • Fallecidos probables DEIS Pica.

El mayor valor es de 2.0, registrado el 12 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 1.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 0.62.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 2.0.

  • Fallecidos probables DEIS Pozo Almonte.

El mayor valor es de 7.0, registrado el 03 de mayo de 2021. Asimismo, la mediana es de 4.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 1.41.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 7.0.

Visualización del gráfico 15


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 07 de septiembre de 2020 y termina el 25 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 15



El gráfico 15 utilizó los datos procesados en data15.csv. La tabla de datos resumida:

Fallecidos probables DEIS Alto Hospicio Fallecidos probables DEIS Camiña Fallecidos probables DEIS Colchane Fallecidos probables DEIS Huara Fallecidos probables DEIS Iquique Fallecidos probables DEIS Pica Fallecidos probables DEIS Pozo Almonte
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 19.00 1.00 0.00 1.00 68.00 2.00 7.00
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 7 columns

Gráfico 16

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Media móvil real de ocupación UCI.

El mayor valor es de 98.39, registrado el 01 de abril de 2021. Asimismo, la mediana es de 84.74. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 14.89.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 93.44.

  • Media móvil hipotética de ocupación UCI.

El mayor valor es de 98.39, registrado el 01 de abril de 2021. Asimismo, la mediana es de 84.48. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 14.94.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 94.85.

Visualización del gráfico 16


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 20 de abril de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 16



El gráfico 16 utilizó los datos procesados en data16.csv. La tabla de datos resumida:

Media móvil real de ocupación UCI Media móvil hipotética de ocupación UCI
Fecha
2020-03-03 NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN
... ... ...
2021-06-25 96.25 96.25
2021-06-26 95.32 95.32
2021-06-27 94.15 94.15
2021-06-28 93.91 93.91
2021-06-29 93.44 94.85

484 rows × 2 columns

Gráfico 17

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Cupos en residencias.

El mayor valor es de 2593.0, registrado el 15 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 675.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 632.7.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 604.0.

  • Usuarios en residencias.

El mayor valor es de 2778.0, registrado el 08 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 521.5. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 567.15.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 357.0.

Visualización del gráfico 17


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 29 de mayo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 17



El gráfico 17 utilizó los datos procesados en data17.csv. La tabla de datos resumida:

Cupos en residencias Usuarios en residencias
Fecha
2020-03-03 NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN
... ... ...
2021-06-25 604.00 401.00
2021-06-26 604.00 417.00
2021-06-27 604.00 429.00
2021-06-28 604.00 405.00
2021-06-29 604.00 357.00

484 rows × 2 columns

Gráfico 18

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • PCR informados nuevos.

El mayor valor es de 2996.0, registrado el 02 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 906.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 562.99.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 1498.0.

  • Media móvil semanal de PCR informados nuevos.

El mayor valor es de 1799.0, registrado el 22 de abril de 2021. Asimismo, la mediana es de 950.93. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 460.22.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 1449.428571428571.

Visualización del gráfico 18


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 24 de abril de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 18



El gráfico 18 utilizó los datos procesados en data18.csv. La tabla de datos resumida:

PCR informados nuevos Media móvil semanal de PCR informados nuevos
Fecha
2020-03-03 NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN
... ... ...
2021-06-25 1,368.00 1,408.86
2021-06-26 1,156.00 1,379.57
2021-06-27 1,468.00 1,392.29
2021-06-28 2,306.00 1,412.71
2021-06-29 1,498.00 1,449.43

484 rows × 2 columns

Gráfico 19

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Antígenos informados nuevos.

El mayor valor es de 125.0, registrado el 26 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 68.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 29.3.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 33.0.

  • Media móvil semanal de antígenos informados nuevos.

El mayor valor es de 74.71428571428571, registrado el 27 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 63.29. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 6.75.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 68.28571428571429.

Visualización del gráfico 19


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 11 de junio de 2021 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 19



El gráfico 19 utilizó los datos procesados en data19.csv. La tabla de datos resumida:

Antígenos informados nuevos Media móvil semanal de antígenos informados nuevos
Fecha
2020-03-03 NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN
... ... ...
2021-06-25 68.00 60.00
2021-06-26 125.00 70.14
2021-06-27 71.00 74.71
2021-06-28 41.00 74.00
2021-06-29 33.00 68.29

484 rows × 2 columns

Gráfico 20

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos nuevos con síntomas.

El mayor valor es de 253.0, registrado el 10 de marzo de 2021. Asimismo, la mediana es de 48.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 43.95.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 38.0.

  • Casos nuevos sin síntomas.

El mayor valor es de 123.0, registrado el 02 de febrero de 2021. Asimismo, la mediana es de 20.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 21.35.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 20.0.

  • Casos nuevos por laboratorio.

El mayor valor es de 66.0, registrado el 28 de julio de 2020. Asimismo, la mediana es de 3.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 6.52.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 5.0.

  • Casos nuevos por antígeno.

El mayor valor es de 20.0, registrado el 17 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 5.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 4.18.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 6.0.

Visualización del gráfico 20


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 25 de febrero de 2021 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 20



El gráfico 20 utilizó los datos procesados en data20.csv. La tabla de datos resumida:

Casos nuevos con síntomas Casos nuevos sin síntomas Casos nuevos por laboratorio Casos nuevos por antígeno
Fecha
2020-03-03 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-04 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-05 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-06 0.00 NaN NaN NaN
2020-03-07 0.00 NaN NaN NaN
... ... ... ... ...
2021-06-25 50.00 16.00 3.00 9.00
2021-06-26 58.00 21.00 5.00 8.00
2021-06-27 37.00 13.00 1.00 8.00
2021-06-28 36.00 16.00 3.00 2.00
2021-06-29 38.00 20.00 5.00 6.00

484 rows × 4 columns

Gráfico 21

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Casos con sospecha de reinfección.

El mayor valor es de 38.0, registrado el 07 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 27.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 7.57.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 38.0.

Visualización del gráfico 21


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 25 de febrero de 2021 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 21



El gráfico 21 utilizó los datos procesados en data21.csv. La tabla de datos resumida:

Casos con sospecha de reinfección
Fecha
2020-03-03 NaN
2020-03-04 NaN
2020-03-05 NaN
2020-03-06 NaN
2020-03-07 NaN
... ...
2021-06-25 38.00
2021-06-26 38.00
2021-06-27 38.00
2021-06-28 38.00
2021-06-29 38.00

484 rows × 1 columns

Gráfico 22

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Tasa de casos nuevos de casos nuevos por cien mil habitantes.

El mayor valor es de 56.58, registrado el 20 de enero de 2021. Asimismo, la mediana es de 20.28. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 14.21.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 15.0.

Visualización del gráfico 22


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 09 de marzo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 22



El gráfico 22 utilizó los datos procesados en data22.csv. La tabla de datos resumida:

Tasa de casos nuevos de casos nuevos por cien mil habitantes
Fecha
2020-03-03 NaN
2020-03-04 NaN
2020-03-05 NaN
2020-03-06 NaN
2020-03-07 NaN
... ...
2021-06-25 16.42
2021-06-26 15.68
2021-06-27 14.85
2021-06-28 14.93
2021-06-29 15.00

484 rows × 1 columns

Gráfico 23

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Mortalidad específica por cien mil habitantes.

El mayor valor es de 191.5, registrado el 28 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 64.01. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 56.43.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (29 de junio de 2021) es de 191.5.

Visualización del gráfico 23


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 22 de marzo de 2020 y termina el 29 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 23



El gráfico 23 utilizó los datos procesados en data23.csv. La tabla de datos resumida:

Mortalidad específica por cien mil habitantes
Fecha
2020-03-03 NaN
2020-03-04 NaN
2020-03-05 NaN
2020-03-06 NaN
2020-03-07 NaN
... ...
2021-06-25 188.36
2021-06-26 189.15
2021-06-27 189.67
2021-06-28 191.50
2021-06-29 191.50

484 rows × 1 columns

Gráfico 24

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Mortalidad especifica comunal Alto Hospicio *.

El mayor valor es de 131.54, registrado el 21 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 63.85. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 30.21.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 131.54.

  • Mortalidad especifica comunal Camiña *.

El mayor valor es de 218.18, registrado el 10 de mayo de 2021. Asimismo, la mediana es de 145.45. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 26.77.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 218.18.

  • Mortalidad especifica comunal Colchane *.

El mayor valor es de 126.34, registrado el 21 de septiembre de 2020. Asimismo, la mediana es de 126.34. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 13.52.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 126.34.

  • Mortalidad especifica comunal Huara *.

El mayor valor es de 233.33, registrado el 11 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 100.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 54.04.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 233.33.

  • Mortalidad especifica comunal Iquique *.

El mayor valor es de 225.54, registrado el 25 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 107.4. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 54.51.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 225.54.

  • Mortalidad especifica comunal Pica *.

El mayor valor es de 201.41, registrado el 14 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 100.7. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 36.74.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 201.41.

  • Mortalidad especifica comunal Pozo Almonte *.

El mayor valor es de 126.47, registrado el 18 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 91.98. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 19.71.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (25 de junio de 2021) es de 126.47.

Visualización del gráfico 24


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 07 de septiembre de 2020 y termina el 25 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 24



El gráfico 24 utilizó los datos procesados en data24.csv. La tabla de datos resumida:

Mortalidad especifica comunal Alto Hospicio * Mortalidad especifica comunal Camiña * Mortalidad especifica comunal Colchane * Mortalidad especifica comunal Huara * Mortalidad especifica comunal Iquique * Mortalidad especifica comunal Pica * Mortalidad especifica comunal Pozo Almonte *
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ...
2021-06-25 131.54 218.18 126.34 233.33 225.54 201.41 126.47
2021-06-26 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-27 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2021-06-29 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

484 rows × 7 columns

Gráfico 25

El gráfico contiene las siguientes columnas:

  • Vacunados acumulados 1° dosis.

El mayor valor es de 213987.0, registrado el 28 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 99488.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 72613.98.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (28 de junio de 2021) es de 213987.0.

  • Vacunados acumulados 2° dosis.

El mayor valor es de 171750.0, registrado el 28 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 54439.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 60459.92.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (28 de junio de 2021) es de 171750.0.

  • Vacunados acumulados unica dosis.

El mayor valor es de 564.0, registrado el 26 de junio de 2021. Asimismo, la mediana es de 0.0. Respecto a la dispersión de los datos, la desviación estándar es del 136.74.

El valor en base al último reporte diario o epidemiológico (28 de junio de 2021) es de 564.0.

Visualización del gráfico 25


El gráfico, visualizado en Plot.ly:

Notas:
- El gráfico inicia en el 24 de diciembre de 2020 y termina el 28 de junio de 2021 en base a los datos disponibles.
- Para aislar una curva, presionar en el nombre o color en la leyenda.
- Para remover una curva, seguir instrucción anterior, con la diferencia de presionar dos veces.

Información adicional sobre el gráfico 25



El gráfico 25 utilizó los datos procesados en data25.csv. La tabla de datos resumida:

Vacunados acumulados 1° dosis Vacunados acumulados 2° dosis Vacunados acumulados unica dosis
Fecha
2020-03-03 NaN NaN NaN
2020-03-04 NaN NaN NaN
2020-03-05 NaN NaN NaN
2020-03-06 NaN NaN NaN
2020-03-07 NaN NaN NaN
... ... ... ...
2021-06-25 213,646.00 170,884.00 495.00
2021-06-26 213,932.00 171,679.00 564.00
2021-06-27 213,962.00 171,705.00 564.00
2021-06-28 213,987.00 171,750.00 564.00
2021-06-29 NaN NaN NaN

484 rows × 3 columns

Automatizando salida para asistenciacovid19

En razón de brindar una página web que se pueda incrustar en el sitio de la Universidad Arturo Prat, generamos las siguientes líneas de codigo. ¿Cómo funciona?

  • La salida completa de la celda anterior es capturada como lenguaje HTML, pero solo el cuerpo de la página [Ben20].

En este sentido, dar gracias al usuario Benvida, de Stackoverflow 1. El código original que desarrolló se encuentra a continuación, el cual modificaremos.

%%js
{
    let outputs=[...document.querySelectorAll(".cell")].map(
        cell=> {
            let output=cell.querySelector(".output_text")
            if(output) return output.innerText
            output=cell.querySelector(".rendered_html")
            if(output) return output.innerHTML
            return ""
        }
    )
    
    IPython.notebook.kernel.execute("cell_outputs="+JSON.stringify(outputs))    
}

Inconvenientes

En primer lugar, el lenguaje de marcado (HTML) solo brinda la estructura básica del sitio, que se compone de texto, imágenes y scripts. Para que funcionen los scripts, en este caso, Plot.ly, se tienen múltiples dependencias de otras librerías de JavaScript.

JavaScript es un lenguaje de programación de alto nivel, el cual, tal como Python, tiene múltiples librerías que se especializan en distintas tareas y funciones. Plot.ly depende de otras librerías para funcionar, por lo que, para que el script de JavaScript, realizado por los creadores de Plot.ly, funcione, debemos no solo incorporar el código de los gráficos, sino también sus dependencias.

Para ello, incorporamos en el <head> las CDN. Estos son servidores, a partir de los cuales descargamos los archivos que tienen las dependencias.

Cabe recalcar que, además de código JavaScript, también incorporamos lenguaje de hojas de estilo en cascada (CSS), el cual le da formato y estilo al solitario HTML.

En analogía, y para simple comprensión, HTML es el esqueleto (estructura), JS es la musculación (animaciones y movimiento) y CSS es la apariencia externa (piel y atributos físicos).

Algunos arreglos

  • La función por BenVida es ejecutada una vez se terminó de ejecutar todas las celdas, y por ende, los outputs no son recopilados hasta que el Kernel culmina su ejecución.

Aquí se nos genera el siguiente problema: La variable cell_outputs no es asignada hasta que el Kernel termina su ejecución, por lo que si deséaramos actualizar el archivo HTML, en base a la celda anterior de código (donde están los gráficos Plot.ly), no podríamos, porque la variable cell_outputs, y en concreto, cell_outputs[9] todavía no está asignada. ¿La solución? Ejecutar el código Python tras la ejecución del código JavaScript, y de esta forma, no tenemos inconvenientes. Para ello, utilizaremos la misma función que utilizó BenVida, IPython.notebook.kernel.execute("") donde en " " debe ir el código Python.

Por otro lado, al ser código JavaScript con Python, ¡se debe tener cuidado al utilizar comillas sobre doble comillas o viceversa! De otra forma, tendremos un error. Por esta razón, utilizamos la función format() de Python (ya que las URL deben ir entre comillas, le decimos a Python que se encargue de esa situación, sin que el input de JavaScript nos resulte en error).

Detalles

El sitio se encuentra en el directorio ./file/site. Respecto al funcionamiento del código para procesarlo:

  • Modificamos al función para no solamente obtener el texto, sino que todo el HTML.

  • Para no desperdiciar los estilos CSS que utiliza Jupyter Notebooks, copié los mismos archivos CSS en la carpeta del sitio (ipython.min.css y style.min.css). Los archivos se pueden encontrar en el directorio de Anaconda, usuario/anaconda3/Lib/site-packages/notebook/static/style.

  • Además, en el mismo directorio se encuentra el archivo JavaScript, plotly.js, que debe estar en el directorio para que funcionen los gráficos interactivos.

  • Se remueven los <div> con clase prompt, que es lo que brinda el margen a la izquierda en Jupyter Notebooks.

    IPython.notebook.kernel.execute("removals = soup.find_all(attrs={'class': 'prompt'})")
    IPython.notebook.kernel.execute("for removal in removals: removal.decompose()")
    IPython.notebook.kernel.execute("soup = str(soup)")
### Gracias a BenVida (stackoverflow.com/a/64495269/13746427) ###
Javascript('''{
    let outputs=[...document.querySelectorAll(".cell")].map(
        cell=> {
            let output=cell.querySelector(".output")
            if(output) return output.innerHTML
            output=cell.querySelector(".rendered_html")
            if(output) return output.innerHTML
            return ""
        }
    )
    
    IPython.notebook.kernel.execute("cell_outputs="+JSON.stringify(outputs)) 
    IPython.notebook.kernel.execute("soup = BeautifulSoup(cell_outputs[9])")
    IPython.notebook.kernel.execute("removals = soup.find_all(attrs={'class': 'prompt'})")
    IPython.notebook.kernel.execute("for removal in removals: removal.decompose()")
    IPython.notebook.kernel.execute("soup = str(soup)")   
    IPython.notebook.kernel.execute("html = open('../../out/site/balance.html','w')")
    IPython.notebook.kernel.execute("html.write(\
    '<html><head><link rel={} href={}><link rel={} href={}><link rel={} href={}><script src={}></script><script src={}></script></head><body>'\
    .format('stylesheet', 'https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.1/css/bootstrap.min.css', \
    'stylesheet', './style.min.css', \
    'stylesheet', './ipython.min.css', \
    'https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js', 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/require.js/2.3.6/require.js')\
    + soup +'</body></html>')")
    IPython.notebook.kernel.execute("html.close()")
}''')
' .format('stylesheet', 'https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.1/css/bootstrap.min.css', 'stylesheet', './style.min.css', 'stylesheet', './ipython.min.css', 'https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js', 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/require.js/2.3.6/require.js') + soup +'')") IPython.notebook.kernel.execute("html.close()") }

Peligro

Si hubiésemos utilizado solo Python, habríamos tenido el siguiente error (descomentar la línea de código).

#html = open('balance.html','w')
#html.write('''<html><head><link rel='stylesheet' href='https://maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.3.1/css/bootstrap.min.css'><script src='https://cdn.plot.ly/plotly-latest.min.js'></script><script src='https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/require.js/2.3.6/require.js'></script></head><body>''' +cell_outputs[9] +'''</body></html>''')
#html.close()

Información de sesión

session_info.show(cpu=True, jupyter=True, std_lib=True, write_req_file=True, dependencies=True, req_file_name='3_requeriments.txt')
Click to view session information
            -----
            bs4                 4.9.3
            datetime            NA
            json                2.0.9
            locale              NA
            math                NA
            numpy               1.19.5
            os                  NA
            pandas              1.2.3
            plotly              4.8.1
            session_info        1.0.0
            time                NA
            -----
            
Click to view modules imported as dependencies
            PIL                 8.2.0
            abc                 NA
            argparse            1.1
            array               NA
            ast                 NA
            asyncio             NA
            atexit              NA
            attr                20.3.0
            backcall            0.2.0
            base64              NA
            bdb                 NA
            binascii            NA
            bisect              NA
            bz2                 NA
            cProfile            NA
            calendar            NA
            chardet             4.0.0
            cmath               NA
            cmd                 NA
            code                NA
            codecs              NA
            codeop              NA
            collections         NA
            colorama            0.4.4
            colorsys            NA
            concurrent          NA
            contextlib          NA
            contextvars         NA
            copy                NA
            copyreg             NA
            csv                 1.0
            ctypes              1.1.0
            curses              NA
            cython_runtime      NA
            dataclasses         NA
            dateutil            2.8.1
            decimal             1.70
            decorator           5.0.9
            difflib             NA
            dis                 NA
            distutils           3.7.10
            email               NA
            encodings           NA
            enum                NA
            errno               NA
            faulthandler        NA
            fcntl               NA
            filecmp             NA
            fnmatch             NA
            functools           NA
            gc                  NA
            genericpath         NA
            getopt              NA
            getpass             NA
            gettext             NA
            glob                NA
            grp                 NA
            gzip                NA
            hashlib             NA
            heapq               NA
            hmac                NA
            html                NA
            http                NA
            idna                2.10
            imp                 NA
            importlib           NA
            importlib_metadata  NA
            inspect             NA
            io                  NA
            ipykernel           5.5.5
            ipython_genutils    0.2.0
            itertools           NA
            jedi                0.18.0
            jsonschema          3.2.0
            keyword             NA
            linecache           NA
            logging             0.5.1.2
            lzma                NA
            marshal             4
            mimetypes           NA
            mmap                NA
            mpl_toolkits        NA
            multiprocessing     NA
            nbformat            5.1.3
            ntpath              NA
            numbers             NA
            opcode              NA
            operator            NA
            parso               0.8.2
            pathlib             NA
            pdb                 NA
            pexpect             4.8.0
            pickle              NA
            pickleshare         0.7.5
            pkgutil             NA
            platform            1.0.8
            posix               NA
            posixpath           NA
            pprint              NA
            profile             NA
            prompt_toolkit      3.0.19
            pstats              NA
            pty                 NA
            ptyprocess          0.7.0
            pvectorc            NA
            pwd                 NA
            pydoc               NA
            pydoc_data          NA
            pygments            2.9.0
            pyrsistent          NA
            pytz                2021.1
            queue               NA
            quopri              NA
            random              NA
            re                  2.2.1
            reprlib             NA
            resource            NA
            retrying            NA
            runpy               NA
            secrets             NA
            select              NA
            selectors           NA
            shlex               NA
            shutil              NA
            signal              NA
            site                NA
            six                 1.16.0
            socket              NA
            socketserver        0.4
            soupsieve           2.2.1
            sphinxcontrib       NA
            sqlite3             2.6.0
            sre_compile         NA
            sre_constants       NA
            sre_parse           NA
            ssl                 NA
            stat                NA
            storemagic          NA
            string              NA
            struct              NA
            subprocess          NA
            sys                 3.7.10 (default, Feb 16 2021, 12:01:19) 
[GCC 9.3.0]
            sysconfig           NA
            tarfile             0.9.0
            tempfile            NA
            termios             NA
            textwrap            NA
            threading           NA
            timeit              NA
            token               NA
            tokenize            NA
            tornado             6.1
            traceback           NA
            traitlets           5.0.5
            tty                 NA
            types               NA
            typing              NA
            typing_extensions   NA
            unicodedata         NA
            urllib              NA
            uu                  NA
            uuid                NA
            warnings            NA
            wcwidth             0.2.5
            weakref             NA
            webbrowser          NA
            xml                 NA
            zipfile             NA
            zipimport           NA
            zipp                NA
            zlib                1.0
            zmq                 22.1.0
            
            -----
            IPython             7.25.0
            jupyter_client      6.1.12
            jupyter_core        4.7.1
            notebook            6.4.0
            -----
            Python 3.7.10 (default, Feb 16 2021, 12:01:19) [GCC 9.3.0]
            Linux-5.8.0-1033-azure-x86_64-with-debian-bullseye-sid
            2 logical CPU cores, x86_64
            -----
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Bibliografía de esta página

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BenVida. Jupyter magic to handle notebook exceptions. 2020. URL: https://stackoverflow.com/a/64495269/13746427.